我們需要檢視資料的統計量時，均值是最重要的特徵之一。

對於海量資料，這類簡單的聚合ES可以做到秒級別返回。聚合是ES的特色功能。

那麼ES是如何實現這一功能的呢？

我們知道，ES的資料儲存在各個節點中， 所以ES的實現AvgAggregation時基本思路就是先統計各個節點，然後彙總。

先了解ES是如何統計單個節點: 參考AvgAggregator

    @Override
    public LeafBucketCollector getLeafCollector(LeafReaderContext ctx,
            final LeafBucketCollector sub) throws IOException {
        if (valuesSource == null) {
            return LeafBucketCollector.NO_OP_COLLECTOR;
        }
        final BigArrays bigArrays = context.bigArrays();
        final SortedNumericDoubleValues values = valuesSource.doubleValues(ctx);
        return new LeafBucketCollectorBase(sub, values) {
            @Override
            public void collect(int doc, long bucket) throws IOException {
                counts = bigArrays.grow(counts, bucket + 1);
                sums = bigArrays.grow(sums, bucket + 1);

                values.setDocument(doc);
                final int valueCount = values.count();
                counts.increment(bucket, valueCount);
                double sum = 0;
                for (int i = 0; i < valueCount; i++) {
                    sum += values.valueAt(i);
                }
                sums.increment(bucket, sum);
            }
        };
    }
 

即實現Collector類的collect()方法。然後通過doc_values機制獲取文件相關欄位的值，分別匯入counts和sums兩個變數中。

收集完成counts和sums過後，就需要彙總各個節點的值, 這在搜尋的第二階段。 整個鏈路如下:
s1: 前端請求傳送到叢集某一節點的TransportSearchAction.doExecute()方法中。

     switch(searchRequest.searchType()) {
               .....
           case QUERY_THEN_FETCH:
                searchAsyncAction = new SearchQueryThenFetchAsyncAction(logger, searchService, clusterService,
                        indexNameExpressionResolver, searchPhaseController, threadPool, searchRequest, listener);
                break;
              ......   
     }
        searchAsyncAction.start();
 

見到start()方法，我以為這個是另啟一個執行緒，後面發現原來不是的。 這個start()方法把整個查詢過程分為兩個階段:

階段一：
performFirstPhase(), 即把請求分發到各個節點，然後記錄節點處理的結果。如果返回的分片是最後一個分片，則轉入階段二。

階段二：
performFirstPhase() -> onFirstPhaseResult() -> innerMoveToSecondPhase() -> moveToSecondPhase() 。這裡利用了模板設計模式。在階段二中，會再次向各個節點發起請求，通過docId獲取文件內容。

s2: 對於聚合而言， 階段二最重要的鏈路是moveToSecondPhase() -> executeFetch() -> finishHim() -> searchPhaseController.merge() , merge()中包含了如下的業務邏輯: 合併hits, 合併suggest， 合併addAggregation 等。 這裡我們關注聚合。

聚合的入口方法是InternalAggregations.reduce(), 如果熟悉hadoop, reduce方法的執行邏輯看這個名字也能理解一部分。reduce的中文翻譯“歸納”，挺生動形象的。整個鏈路的入口為InternalAvg.doReduce()。

    @Override
    public InternalAvg doReduce(List<InternalAggregation> aggregations, ReduceContext reduceContext) {
        long count = 0;
        double sum = 0;
        for (InternalAggregation aggregation : aggregations) {
            count += ((InternalAvg) aggregation).count;
            sum += ((InternalAvg) aggregation).sum;
        }
        return new InternalAvg(getName(), sum, count, valueFormatter, pipelineAggregators(), getMetaData());
    }

其邏輯相當簡單，count相加， sum相加。獲取最終的結果就是

    public double getValue() {
        return sum / count;
    }

上面講述了ES分發會彙總的關鍵節點，那麼分發到各個節點的業務邏輯是怎樣的呢？

首先定位入口:

    class SearchQueryTransportHandler extends TransportRequestHandler<ShardSearchTransportRequest> {
        @Override
        public void messageReceived(ShardSearchTransportRequest request, TransportChannel channel) throws Exception {
            QuerySearchResultProvider result = searchService.executeQueryPhase(request);
            channel.sendResponse(result);
        }
    }
``
然後定位到`QueryPhrase.execute()`, 在QueryPhrase這個階段，主要做的事情如下:

` aggregationPhase.preProcess(searchContext)`: 解析ES的語法，生成Collector.
`execute`: 在呼叫Lucene的介面查詢資料前，組合各個Collecotr， ` collector = MultiCollector.wrap(subCollectors);` 然後查詢Lucene索引。對於AvgAggregator, 其關鍵邏輯是:

        @Override
        public void collect(int doc, long bucket) throws IOException {
            counts = bigArrays.grow(counts, bucket + 1);
            sums = bigArrays.grow(sums, bucket + 1);

            values.setDocument(doc);
            final int valueCount = values.count();
            counts.increment(bucket, valueCount);
            double sum = 0;
            for (int i = 0; i < valueCount; i++) {
                sum += values.valueAt(i);
            }
            sums.increment(bucket, sum);
        }

這個已經是第二次出現了， 它的功能就是收集每個命中查詢的doc相關資訊。 這裡獲取每個docId對應的value，是基於doc_value的正向索引。

以上就是整個Avg Aggregation的實現流程。 通過原始碼，可以確認， AvgAggregation是精確可信的。 還有幾個聚合函式，其思路跟AvgAggregation是一致的，就不細說了，他們分別是： Max, Min, Sum, ValueCount, Stats 。。。